論文の概要: Prosociality by Coupling, Not Mere Observation: Homeostatic Sharing in an Inspectable Recurrent Artificial Life Agent
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.10760v1
- Date: Sun, 12 Apr 2026 18:09:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-14 20:13:16.203232
- Title: Prosociality by Coupling, Not Mere Observation: Homeostatic Sharing in an Inspectable Recurrent Artificial Life Agent
- Title（参考訳）: 単なる観察ではなく結合による社会性:検査可能なリカレントな人工生命体におけるホメオスタティックシェアリング
- Authors: Aishik Sanyal,
- Abstract要約: ReCoN-Ipsundrumをベースとして、明示的なホメオスタットとソーシャルカップリングチャネルを追加し、厳格な自己指揮の計画を維持します。
1ステップのFoodShareToyでは、正確なソルバがデフォルト状態に対して0.91$でEATからPASSへのシャープなスイッチを見つける。
カップリングはヘルプレートとパートナーのリカバリを0から1にフリップし、救助のレイテンシを18から9ステップに削減し、相互の生存率を0.15から0.33に引き上げる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial agents can be made to "help" for many reasons, including explicit social reward, hard-coded prosocial bonuses, or direct access to another agent's internal state. Those possibilities make minimal prosocial behavior hard to interpret. Building on ReCoN-Ipsundrum, an inspectable recurrent controller with affect-coupled regulation, I add an explicit homeostat and a social coupling channel while keeping planning strictly self-directed: the agent scores only its own predicted internal state, and no partner-welfare reward term is introduced. I compare four matched conditions in two toy worlds. In a one-step FoodShareToy, an exact solver finds a sharp switch from EAT to PASS at $λ* \approx 0.91$ for the default state. In the experimental runs, the self-only and partner-observing conditions never help, whereas the affectively coupled conditions always do. In a multi-step SocialCorridorWorld, the same dissociation reappears: coupling flips help rate and partner recovery from 0 to 1 and cuts rescue latency from 18 to 9 steps, while raising mutual viability from 0.15 to 0.33. Sham lesions preserve helping, but coupling-off and shuffled-partner lesions abolish it in both tasks. A coupling sweep shows a load-dependent feasibility boundary: under low load, helping appears for $λ \geq 0.25$, whereas under medium and high loads no tested value rescues the partner within horizon. The result is a narrow claim for artificial life: in this minimal architecture, helping appears when another's need is routed into self-regulation.
- Abstract（参考訳）: 人工エージェントは、明示的な社会的報酬、ハードコードされた社会的ボーナス、他のエージェントの内部状態への直接アクセスなど、多くの理由で「ヘルプ」することができる。
これらの可能性によって、社会的行動の最小化が困難になる。
ReCoN-Ipsundrumをベースとして、感情結合型リカレントコントローラを構築し、明示的なホメオスタットとソーシャルカップリングチャネルを追加し、厳密な自己指揮の計画を維持しながら、エージェントは、予測された内部状態のみをスコアし、パートナー・ウェルフェア報酬項は導入しない。
私は2つのおもちゃの世界でマッチした4つの条件を比較します。
1ステップのFoodShareToyでは、デフォルト状態に対して EAT から PASS へのシャープなスイッチが $λ* \approx 0.91$ で見つかる。
実験では、自己排他的かつパートナー保護的条件は役に立たないが、情緒的な結合的条件は常に有効である。
カップリングはヘルプレートとパートナーのリカバリを0から1にフリップし、救助のレイテンシを18から9ステップに削減し、相互の生存率を0.15から0.33に引き上げる。
シャム病変は助けを保ちますが、カップリングオフとシャッフルパートナーの病変は両方のタスクでそれを廃止します。
低負荷下では、λ \geq 0.25$の助けとなるが、中高負荷では、テストされた価値は、水平線内でパートナーを救える。
この最小限のアーキテクチャでは、他の人のニーズが自己規制へと導かれるのに役立つ。
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